[发明专利]一种应用于安全监测领域的综合预警方法及系统

说明书

本发明公开了一种应用于安全监测领域的综合预警方法及系统，涉及安全预警技术领域，解决了现有技术存在设备零点漂移、轻微震动等问题引发的假报警信息，评价指标单一，导致无法对安全监测领域进行高效准确地预警，且浪费人力物力的技术问题；本发明中多源实时数据结合人工智能模型和数据方法对三维数据序列进行联合评估，完成实时预警；避免通过单一指标进行预警，通过多维数据进行联合预警，降低预警误报产生的机率，实现了对安全监测领域进行高效准确的预警；本发明通过人工智能模型和数据方法的组合实现对三维数据序列的分析，达到安全预警目的；通过智能化数据处理不仅提高了预警效率和准确率，同时也降低了人力和物力成本。

技术领域

本发明属于安全预警领域，涉及安全监测领域的综合预警技术，具体是一种应用于安全监测领域的综合预警方法及系统。

背景技术

矿山、桥梁、隧道、水利工程等是一个复杂的非线性系统，具有安全形势复杂、环境敏感性强、事故危害性大等特征，如何对这类系统进行实时准确的综合预警是一个棘手难题。

现有技术通过为实时监测值或累计值设置阈值来判定是否产生报警信息，但实际中可能存在设备零点漂移、轻微震动、温度/湿度引起的结构变化等引发的大量假报警信息，需要花费大量的时间和人力去核实现场的安全情况，也会导致真实的报警信息得不到及时处理而造成安全事故；因此，亟需一种能够精准识别预警信息的综合预警方法及系统。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了一种应用于安全监测领域的综合预警方法及系统，用于解决现有技术存在设备零点漂移、轻微震动、温度/湿度变化等问题引发的假报警信息，评价指标单一，导致无法对安全监测领域进行高效准确的预警，且浪费人力物力的技术问题，本发明根据在线监测传感器获取三维数据序列，再结合三维数据序列进行综合评估，实现高效精准监测预警的目的。

为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出一种应用于安全监测领域的综合预警方法，包括：

基于在线监测传感器获取多源实时数据；其中，多源实时数据包括位移数据、振动数据、温度数据和湿度数据；

根据多源实时数据获取每种类型数据对应的三维数据序列；其中，三维数据序列包括实时值、累计值和变化速率，且每个三维数据序列中的任意两个数据获取时刻的时间差值不大于采集周期；

基于人工智能模型和/或数学方法对三维数据序列进行联合评估，获取综合预警值；将综合预警值进行可视化展示，并进行实时预警；其中，人工智能模型基于三维数据历史序列和神经网络模型建立。

优选的，基于实时值获取累计值，包括：

将在线监测传感器调试正常后的实时值标记为初始值；其中，调试包括安装调试和维修调试；

根据采集周期确定累计时刻，将初始值和累计时刻对应实时值之间的差值绝对值标记为累计值。

优选的，基于实时值获取变化速率，包括：

获取当前时刻，并标记为T1；

获取初始时刻，并标记为T2；其中，当前时刻较初始时刻晚N个采集周期，且N的取值范围为[3，10]；

通过公式V=(R1-R2)/(T1-T2)获取变化速率V；其中，R1为当前时刻T1对应的实时值，R2为当前时刻T2对应的实时值。

优选的，基于数学方法对所述三维数据序列进行联合评估，获取综合预警值，包括：

提取三维数据序列中的实时值、累计值和变化速率，并将实时值和累计值分别标记为R和A；

通过公式C=a×(R/KR)+b×(A/KA)+c×(V/KV)获取综合预警值C；其中，KR为实时预警阈值，KA为累计预警阈值，KV为变化速率预警阈值，a、b和c的取值范围为[0，10]，且a+b+c=10；

当综合预警值C大于综合预警阈值时，则判定三维数据序列对应位置存在安全异常。